數據投注一直是電子商務和金融科技應用發展的關鍵策略。透過對用戶行為的詳細分析,品牌可以更精確地細分受眾,客製化互動並優化客戶體驗。這不僅可以吸引新用戶,還可以保留和擴展現有基礎。
根據瞻博研究編制的「2024 年十大金融科技與支付趨勢」研究,使用先進分析的公司觀察到績效顯著改善。數據驅動的個人化可以使實施有針對性的活動的公司的銷售額增加高達 5%。此外,透過使用預測分析,應用程式可以優化行銷支出,降低成本並提高客戶獲取效率
Appreach 數據和 BI 主管 Mariana Leite 解釋了這種方法的影響:「數據的使用讓我們能夠全面了解用戶,從而實現即時調整以改善體驗並提高滿意度。這會產生更有效的活動和根據用戶需求發展的應用程式。」此外,即時數據的收集和分析使我們能夠立即識別機會和問題,確保公司在競爭中保持領先地位。
基於資料的個人化和保留
個人化是數據使用提供的巨大優勢之一。透過對使用者行為的分析,應用程式可以識別瀏覽模式、購買和交互,根據每個客戶的個人資料調整其優惠。這種個人化方法增加了活動的相關性,從而提高轉換率和忠誠度。
使用Appsflyer 和Adjust 等專用工具對於監控行銷活動至關重要,而Sensor Tower 等平台則提供市場洞察,有助於與競爭對手比較績效。透過將這些數據與內部資訊交叉,可以做出明智的決策以促進成長。
Mariana 強調了這項策略的影響:「有了數據,我們就能夠在正確的時間向正確的客戶提供正確的推薦。這提高了參與度,使用戶體驗獨一無二,顯著增加了」保留的機會。透過監控和解釋人口統計、行為和跨國數據,公司能夠設計特定的活動來保持用戶的活躍和興趣。
機器學習和人工智慧技術加速成長
機器學習(ML)和人工智慧(AI)在金融科技和電子商務應用程式的成長策略中發揮越來越重要的作用。這些技術可以實現行為預測、行銷自動化甚至即時詐欺偵測,從而提高營運效率和安全性到交易。
「機器學習工具可以幫助我們預測使用者的行為,例如放棄的可能性或購買傾向。瑪麗安娜說,這樣,我們就可以在客戶脫離之前採取行動,提供促銷或個人化推薦。」此外,人工智慧可以自動化行銷流程,快速有效地調整行銷活動,從而降低成本並最大限度地提高投資回報。
安全與隱私:資料使用的挑戰
儘管有這些優勢,但數據在金融科技和電子商務應用程式中的使用也帶來了隱私和安全相關的挑戰。由於這些平台處理敏感訊息,因此必須確保資料免受洩漏,並確保公司遵守 LGPD 和 GDPR 等法規,這些法規要求對資料的使用和儲存有嚴格的指導方針。
Mariana 強調遵守法律的重要性:「挑戰不僅是保護數據,還包括確保用戶了解他們的資訊是如何使用的。透明度是建立信任的重要因素。謹慎的同意管理和採用強大的安全實踐是確保資料保護和應用程式持續成長的關鍵。
數據與創新之間的平衡
雖然數據分析對於應用程式的成長至關重要,但平衡定量關注與定性洞察也很重要。過多的數據使用有時會扼殺創新和創造力。此外,對數據的誤解可能會導致不反映市場現實的誤導性決策。
“數據分析與對用戶需求的深刻理解相結合至關重要”。因此,我們可以做出更自信和創新的決策”,Mariana 總結道。對數據的押注必須伴隨著對消費者行為的仔細審視,確保策略始終適應市場變化和趨勢。
